ASSESSMENT GREENSHIP NEIGHBORHOOD VERSI 1.0 PADA PERUMAHAN MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Greenship neighborhood merupakan salah satu sertifikasi greenship yang dicanangkan oleh Green Building Council Indonesia yang menilai greenship untuk kawasan. Penerapan greenship neighborhood masih tergolong baru diantara sertifikasi greenship yang lain. Hal ini dibuktikan dengan belum adanya kawasan yang tersertifikasi greenship neihborhood. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menilai peringkat yang diperoleh Perumahan Kaliurang Green Garden, Kabupaten Jember yang nantinya dilakukan perencanaan peningkatan untuk mencapai peringkat gold. Penilaian dilakukan dengan menggunakan kuesioner dan wawancara kepada pihak pengembang. Hasil tersebut kemudian diolah menggunakan metode logika fuzzy melalui aplikasi MatLab yang mengacu pada panduan Greenship Neighborhood versi 1.0. Hasil MatLab menunjukkan Perumahan Kaliurang Green Garden belum mendapat peringkat greenship. Berdasarkan hasil tersebut kemudian dilakukan peningkatan untuk mencapai peringkat gold. Setelah dilakukan upaya peningkatan, hasil penilaian maksimal yang dapat dicapai Perumahan Kaliurang Green Garden adalah silver dengan poin 65,1.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle